gemma-3-270m-it-GGUF
unsloth · 工具包
作为 268M 的指令微调 Gemma 3 模型,以 GGUF 格式根据提示词生成文本,小到可以在笔记本和台式机上运行。适合想要一个微型本地模型来运行或微调的开发者。
写代码、审代码用的提示词、编程智能体任务说明和工具包,花更少的 Token。
unsloth · 工具包
作为 268M 的指令微调 Gemma 3 模型,以 GGUF 格式根据提示词生成文本,小到可以在笔记本和台式机上运行。适合想要一个微型本地模型来运行或微调的开发者。
sulabhkatiyar · 工具包
用女声或男声朗读天城文书写的印地语文字,小到可以在没有 GPU 的 CPU 上运行。适合给应用加入印地语语音的开发者。
sahilmahendrakar · 工具包
这个 8M 参数的模型从 Kokoro-82M 蒸馏而来,用单一声音朗读英文文本。int8 的 ONNX 文件约 9 MB,在 CPU 上就能运行。适合需要小而快、不用 GPU 的语音输出的开发者。
Qwen · 工具包
这是一个仅 494M 参数的对话模型,能写代码、解释代码、修代码,上下文为 32,768 个 token。适合想在笔记本、测试环境或本地小助手里用最小开源 Qwen 编程模型的开发者。
Qwen · 工具包
Qwen2.5 里最小的基础模型,约 4.94 亿参数,上下文 32,768 个词元,用来在你自己的数据上继续训练。适合想在微型语言模型上搭建的开发者。
pythainlp · 工具包
用一个只有 8 MB 的 ONNX 小模型,以女声朗读泰语文本,在单个 CPU 线程上就能运行。适合需要在服务器、边缘设备或浏览器里提供泰语语音的开发者。
MinimaLabs · 工具包
一个 99M 参数的基础语言模型,从零开始在 100B token 上训练,采用混合注意力设计。适合想运行、研究或微调一个极小开放模型的研究人员和爱好者。
karpathy · 工具包
提供一系列采用 Llama 2 设计、在 TinyStories 数据集上训练的小型语言模型,为 Karpathy 的 llama2.c 项目而做。适合想试试小模型的开发者。
以 MLX 格式、6 位运行一个只有 0.8B 的推理调优聊天小模型,转换自 Jackrong 的 Qwen3.5 蒸馏模型。适合想在 Mac 上用一个很小本地模型的人。
inclusionAI · 工具包
inclusionAI 的多语言文字转语音模型,可根据短音频克隆声音,也能按描述设计声音,并控制情绪、语速和方言。推理需要它的 GitHub 项目。
DedeProGames · 工具包
用一个只有 65M 参数的仅解码器小模型续写英文文本,它在 80B 个词元上训练。适合想研究、比较小型 transformers 模型或拿它测试代码的学习者和研究者。
canberkkkkkk · 工具包
一个很小的土耳其语文字转语音模型,8.6M 参数,约 34 MB,可在 GPU 或 CPU 上离线运行,并能边生成边输出音频。适合需要土耳其语语音输出的开发者。
bartowski · 工具包
Llama-3.2-1B-Instruct 的 GGUF 量化版本,这是一个支持八种语言的 1.2B 文本模型,4 位文件约 0.8 GB。适合运行微型本地模型的人。
AuroraAI-Research · 工具包
微型文字生成图像模型,根据英文提示词生成固定 256 乘 256 的图片,基于从零训练的 50.4M 流匹配 Transformer。这是一个预览版本,适合研究人员和爱好者。
sahilmahendrakar · 工具包
一个很小的英文文字转语音模型,有四种声音,用一个 8.5 MB 的 ONNX 文件就能在 CPU 上运行。适合想在应用里加语音又没有 GPU 的开发者。
prism-ml · 工具包
用一个每个权重只占 1 比特、约 0.24 GB 的 1.7B 语言模型生成文本,适用于 CUDA、Metal 和 CPU 上的 llama.cpp。适合需要微型本地模型的开发者。
OpenMOSS-Team · 工具包
用一个只有 0.1B 参数、可以在 CPU 上运行的小模型把文字转成语音,支持声音克隆,覆盖 20 种语言。适合给本地或网页应用加上语音的开发者。
madebyollin · 工具包
用一个微型自动编码器实时预览 FLUX.2 的图像生成,它与 FLUX.2 VAE 使用相同的潜空间格式。适合图像应用开发者和内存有限的人。
inclusionAI · 工具包
inclusionAI 的 Ling-3.0-tiny 的 GGUF 副本。这是一个小型混合专家推理模型,总参数 7.9B,激活参数 1.3B,适合低成本本地运行。
HuggingFaceTB · 工具包
用一个 1.35 亿参数、小到能在设备上运行的基础语言模型,根据提示续写英文文本。适合想用微型模型做测试或微调的开发者。